﻿<div id="principal">
<p><strong>Lizandra Castilho Fabio</strong> -  <a href="http://lattes.cnpq.br/7810017497956572">http://lattes.cnpq.br/7810017497956572</a> </p>
<p>UFPE, Recife - PE</p>
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<ul style="text-align: justify;">

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<strong>Título:</strong>
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<p>Modelos Lineares Generalizados Mistos com Efeitos Aleatórios Log-gama Generalizado</p>
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<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Propomos neste artigo modelos lineares generalizados mistos assumindo que os efeitos aleatórios seguem uma distribuição log-gama generalizada (LGG). Modelos marginais multivariados foram derivados dos modelos das famílias exponenciais (FE) com intercepto aleatório considerando um conjunto particular de parâmetros do modelo hierárquico e especificando funções de ligações. Esta abordagem é uma extensão da proposta de Fabio et al. (2012) em que a flexibilização para o modelo de Poisson com intercepto aleatório é sugerida. A generalização dos modelos lineares mistos da FE-LGG aumentam as possibilidades das distribuição dos efeitos aleatórios nos modelos lineares generalizados mistos. Uma apliacação com um conjunto de dados reais é dada como ilustração.</p>
<p>Palavras chaves: família exponencial; distribuição log-gama generalizada; distribuições multivariadas; modelos de efeitos aleatórios.</p>
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<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Title:</strong>
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</li>
<p>Generalized Linear Mixed Models with Generalized Log-gamma Random Effects</p>
<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Abstract:</strong>
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<div id="resumo">
<p> We propose in this paper generalized linear mixed models in which
the random effects are assumed to follow generalized log-gamma (GLG)
distributions. We derive marginal multivariate models from the random intercept
exponential family (EF) models under particular parameter settings of the
hierarchical model and by specifying the link function. This approach is an
extension of the one proposed by Fabio et al. (2012) in which a flexibilization
for the random intercept Poisson model is suggested. The generalized linear
mixed EF-GLG models enlarge the possibilitity of random effect distributions in
generalized linear mixed models. An application with a real data set
is given for illustration.</p>
<p>Key words: exponential family; generalized log-gamma distribution; multivariate distributions; random-intercept effect models.</p>
</div>
</ul>

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